Cos'è Mindsync (MAI)

Introduzione

Il mercato odierno dell'intelligenza artificiale (AI) sta crescendo rapidamente. L'uso di tecnologie di intelligenza artificiale come la visione artificiale (CV), il deep learning (DL), l'apprendimento automatico (ML), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) può portare enormi vantaggi competitivi in ​​diversi settori.

La spesa mondiale per i sistemi cognitivi e di intelligenza artificiale raggiungerà i 19.1 miliardi di dollari nel 2018, con un aumento del 54.2% rispetto all'importo speso nel 2017. Secondo IDC, le spese per l'intelligenza artificiale aumenteranno fino a 52 miliardi di dollari nel 2021 e il tasso di crescita annuale composto (CAGR) aumenterà raggiungere il 46% nel periodo di previsione 2016-2021. Ma il mercato globale dell'IA sta vivendo mal di testa come qualsiasi mercato in crescita.

Il problema

1. Mancanza di personale. La domanda di esperti di IA applicata, data scientist, sviluppatori di machine learning e deep learning cresce ogni giorno. Oggi questi specialisti sono rari e costosi. Ma nonostante tutto, la natura altamente competitiva del business richiede personale altamente qualificato per trovare soluzioni efficienti nel più breve tempo possibile. La scarsità e i costi di queste risorse sono un grosso problema per le organizzazioni che utilizzano o cercano di utilizzare le tecnologie di intelligenza artificiale.

2. Alto costo della potenza di calcolo. Le attività di data science e machine learning in genere richiedono molte risorse e possono essere risolte in modo efficiente utilizzando un gran numero di CPU e/o GPU. Utilizzando servizi cloud come Google Cloud, Amazon AWS, Microsoft Azure può risolvere questo problema, anche se con un prezzo irragionevolmente alto.

3. Nonostante lo sviluppo del settore dell'intelligenza artificiale, alla ricerca di soluzioni di intelligenza artificiale già pronte applicabili per risolvere problemi aziendali reali e in altre aree, la loro integrazione e adattamento sono ancora una questione complessa.

4. Problema di sicurezza. Mancanza di integrità dei dati automatizzata e controllo della versione. Queste verifiche forniscono replicabilità e sono cruciali negli algoritmi di machine learning applicati con elevati requisiti di sicurezza.

Soluzione

Crea la community di esperti di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science per risolvere i compiti dei clienti, sviluppare modelli ML, condividere esperienze e migliorare le competenze.

Sfruttamento delle crypto mining farm e scambio di potenza di calcolo tra alcuni partecipanti della community. Ciò riduce significativamente i costi di calcolo di tre volte rispetto al cloud computing.

Creazione del mercato per soluzioni AI pronte (modelli ML e set di dati). Inserimento di soluzioni pronte per la produzione sul mercato in contenitori pronti per l'azienda.

L'implementazione di una blockchain garantisce sicurezza e integrità dei dati. La persistenza degli hash dei modelli ML, dei dati, delle valutazioni della qualità delle soluzioni, delle valutazioni delle soluzioni e dei metadati dei partecipanti alla piattaforma vengono tutti salvati nella blockchain incorporata. Consente di verificare gli oggetti e le loro dipendenze, cosa di fondamentale importanza nello sviluppo di soluzioni replicabili e sicure.

Dettagli

Pre-vendita: 15 dicembre 2018 - 15 gennaio 2019
Vendita al pubblico: 01 marzo 2019 – 31 marzo 2021
Fornitura di gettoni: 150,000,000 MAGGIO
Totale gettoni in vendita: 75,000,000 MAGGIO
Soft cap: 4,200,000 USD
Hard cap: 10,500,000 USD
Sollevato: 4,900,000 USD

Note legali

Piattaforma Blockchain: Ethereum
Limitazioni del Paese: Cuba, Iran, Libano, Federazione Russa, Ucraina, Estonia, Siria, Libia, Sudan, Somalia e Corea del Nord
Paese di registrazione: Regno Unito
Anno di registrazione: 2018